chatgpt流式输出 流式接口

本文目录一览：

• 1、大模型国产化适配8-基于升腾MindIE推理工具部署Qwen-72B实战(推理引擎...
• 2、ChatGLM-6B是如何生成回复的?技术详解
• 3、ChatGLM2-6B本地部署
• 4、实操聆思CSK6大模型开发板接入通义千问(上)
• 5、揭秘OpenAI新神器:Cursor源码深度解析与应用探索

大模型国产化适配8-基于升腾MindIE推理工具部署Qwen-72B实战(推理引擎...

推理引擎选择：MindIE推理引擎：是华为升腾LLM解决方案中的关键组件，专为全场景AI业务设计，支持多种AI框架和升腾处理器。功能：分层开放AI能力，提供丰富的编程接口，帮助开发者快速构建基于升腾的推理应用。推理服务化框架：MindIEService：支持多种主流大模型，如Qwen72B。

MindIE是一个针对全场景AI业务的推理加速工具，它分层开放AI能力，支持多种AI框架和升腾处理器，提供丰富的编程接口，帮助开发者快速构建基于升腾的推理应用。它包括模型推理引擎MindIE和模型服务化框架MindIE-Service，分别优化大语言模型和SD模型的推理性能。

对于模型推理，MindSpore提供MindSpore Lite和MindSpore Serving，前者是轻量级推理引擎，后者是生产环境部署服务。MindIE则是华为最新的推理解决方案，覆盖算子、模型和应用层面的加速，并支持MindSpore和PyTorch训练的模型。MindIE-Service作为服务化框架，为MindIE提供服务化支持。

ChatGLM-6B是如何生成回复的?技术详解

1、ChatGLM-6B生成回复的两种接口分别为stream_chat()和chat()，默认使用stream_chat()接口，但用户可以根据需要进行调整。

2、ChatGLM-6B是基于GLM架构的开源双语问答对话语言模型，具有62亿参数，针对中文问答和对话进行优化，经过1T标识符的中英双语训练，并采用监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，生成符合人类偏好的PaddleNLP提供了ChatGLM微调示例代码，适合THUDM/chatglm-6b模型。

3、ChatGLM6B是一个由清华大学团队开发的开源大语言模型，基于Transformer架构。它支持中英文双语对话与问拥有62亿个参数，采用GLM架构，并可通过模型量化技术在普通显卡上运行。训练实操：算力购买：可直接在海光提供的超算互联网上购买算力进行训练，价格亲民。

4、`prompt`由`tokenizer.build_prompt(query， history)`生成，包含了历史对话和当前轮次用户输入的拼接。`answer`则为当前轮次的回复。通过查看huggingface上`chatglm2-6b`的tokenizer代码，我们发现`build_prompt`方法中包含了结束符`eos_token`，揭示了ChatGLM2多轮对话数据组织格式的关键点。

5、B模型，可通过服务端下载THUDM/chatglm-6b或从本地加载，以实现快速运行。加载StableDiffusion模型同样支持从服务端获取Linaqruf/anything-v0或本地加载。执行`chat_with_glm`函数，输入如你好即可开始聊天。生成的图片将保存于`pictures`目录下。项目已共享至AiStudio，可以直接Fork运行。

ChatGLM2-6B本地部署

ChatGLM26B本地部署的步骤如下：环境准备：项目克隆：首先，从GitHub或其他代码托管平台克隆ChatGLM26B的源代码。安装依赖：安装transformers库，torch版本推荐0以上以获得最佳推理性能。同时，安装GIT LFS并测试安装是否成功。

要开始使用ChatGLM2-6B，首先需要在智星云官网上租赁具有适当配置的机器，如RTX 3090-24G。登录后，通过管理员权限运行anaconda prompt，切换到虚拟环境并激活，然后导航到C盘的myglm文件夹，进一步进入ChatGLM2-6B的主目录（C：\ProgramData\myglm\ChatGLM2-6B-main）。

在部署ChatGLM2-6B模型之前，请确保满足以下前置条件：在执行项目安装之前，你需要安装以下各项：Anaconda、git、Conda、git-lfs、cuda、cudnn、pycharm以及TDMGCC。

使用命令行导航到C：ProgramDatamyglmChatGLM26Bmain目录。启动web_demopy：在该目录下，运行命令streamlit run web_demopy server.port 5901来启动web_demopy进行本地实验。初次运行时，由于模型加载需要时间，可能需要耐心等待进度条达到100%。后续对话响应会显著加快。

部署chatglm2-6b到V100上，需遵循以下步骤，以确保系统兼容性和优化性能。首先，确保您的系统支持CUDA 17或更高版本，因为chatglm2-6b支持CUDA 16，但与PyTorch 0不兼容。当前，推荐使用CUDA 17，以获得最佳性能。

模型API部署则实现了模型的联机调用，使用了如fastapi和uvicorn等库。最后，通过适配OpenAI接口，实现了从ChatGPT接口无缝切换至ChatGLM2-6B。整个部署过程耗时较长的环节主要是解决模型文件问题，例如文件MD5校验不一致导致的问题。如有任何疑问或需要进一步帮助，欢迎关注AINLPer公众号，加入交流群。

实操聆思CSK6大模型开发板接入通义千问(上)

1、聆思CSK6大模型开发板接入通义千问的具体步骤如下：新建应用：登录LSPlatform，创建一个新应用，并进入应用编排服务。导入工程：下载通义千问的js示例，然后选择导入通义千问js.json文件。配置参数：修改子流程节点参数，包括APIKEY、Host、Model和Stream等。

2、聆思CSK6大模型开发板的官方SDK方案，将硬件套件视为输入端，用户上传文字或图片内容至聆思大模型平台（LSPlatform）。平台依据应用策略，将内容分发给后台处理。借助聆思大模型平台的应用编排功能，接入其他大模型仅需在云端调整接入节点，无需修改硬件端。

3、聆思大模型平台方案：硬件作为输入端，内容上传后平台根据策略转给大模型。接入豆包具体步骤如下： 创建应用：登录LSplatform，新建空应用并进入应用编排服务。 导入工程：下载豆包js工程示例（提取码：qaxd），导入示例文件。

4、硬件准备：聆思CSK6 视觉语音大模型开发板。下载多模态DEMO固件：llmmix_zephyr.bin。下载烧录工具：聆思开发板烧录程序（适用于Windows）、Linux&Mac系统。将多模态DEMO固件与烧录工具置于同一目录下，执行烧录指令。通过串口录入WiFi账号密码，重新给开发板上电，即可激活拍照识图与语音交互功能。

揭秘OpenAI新神器:Cursor源码深度解析与应用探索

核心后台实现未开源：Cursor的核心后台实现部分尚未开源，这是其商业策略的一部分。双向通信机制：编辑器与AI之间的双向通信通过文本事件流技术实现，确保用户在使用过程中能够获得流畅的交互体验。应用功能与交互方式 智能性超越Copilot：根据官方声明，Cursor在智能性方面相较于Copilot有显著提升。

在Cursor的内部实现中，通过解析输入的指令，结合编辑器与AI进行交互，实现代码生成、内容编辑与工程上下文理解等功能。对于生成代码和AI续写内容的请求，Cursor通过向服务器发送包含选中文本、指令类型等信息的POST请求实现。聊天模式下，Cursor通过简单的请求实现向AI提问。

AI代码编辑器Cursor因其强大的功能，特别是接入GPT-5/GPT-4，能够实现跨文件提问和执行操作，迅速成为了程序员们的新宠。使用Cursor，代码操作变得简单快捷，无需在文件间频繁切换，只需提问即可。